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📜  Python时间序列

📅  最后修改于: 2020-12-13 14:18:57             🧑  作者: Mango

时间序列是一系列数据点，其中每个数据点都与时间戳关联。一个简单的例子是在给定的一天中，股票在不同时间点的价格。另一个例子是该地区一年中不同月份的降雨量。

在下面的示例中，我们以特定股票代码每天四分之一的股价价格为例。我们将这些值捕获为一个csv文件，然后使用pandas库将它们组织到一个数据框中。然后，通过将其他Valuedate列重新创建为索引并删除旧的valuedate列，将date字段设置为数据框的索引。

样本数据

以下是给定季度不同日期的股票价格示例数据。数据保存在名为stock.csv的文件中

ValueDate    Price
01-01-2018,    1042.05
02-01-2018,    1033.55
03-01-2018,    1029.7
04-01-2018,    1021.3
05-01-2018,    1015.4
...
...
...
...
23-03-2018,    1161.3
26-03-2018,    1167.6
27-03-2018,    1155.25
28-03-2018,    1154

创建时间序列

from datetime import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('path_to_file/stock.csv')
df = pd.DataFrame(data, columns = ['ValueDate', 'Price'])

# Set the Date as Index
df['ValueDate'] = pd.to_datetime(df['ValueDate'])
df.index = df['ValueDate']
del df['ValueDate']


df.plot(figsize=(15, 6))
plt.show()

其输出如下-

timeseries.png